一维单谷映象周期轨道的符号动力学

本文给出了一维单谷映象周期轨道的符号动力学的符号排序规则,并对强迫布鲁塞尔振子模型作了讨论.     

基于VMI和合作博弈的制造业供应链库存控制优化

企业供应链的一体化是现代物流的主要发展方向之一.如何提高企业供应链整体运作效率, 也是物流供应链研究重点之一.文中在制造业供应链建立产供销三方的两阶段VMI库存策略的成本目标函数,并在契约和协议的基础上,利用合作博弈及Shapley值法对三方之间的库存成本进行再分配,以达到供应链各方利益均衡.     

小岛法分析沥青混合料图像中级配颗粒组成的分形特性

利用沥青混合料数字图像技术,针对碎石颗粒外观所表现出的轮廓尺寸测定的无标度性和粒径变化所表现出的颗粒间的统计自相似性开展了级配分形特性研究,给出了"小岛法"计算级配颗粒组成的分形维数计算方法,并设计了常见的3种石料4种沥青混合料级配进行试验分析.试验结果表明,采用"小岛法"可以定量描述集料颗粒级配组成的分形特性,不同级配具有不同的分维值,其结果为大于1的数.     

公路规模-经济产出的分形理论模型

以研究非线性科学的分形理论为基础,建立了公路规模与经济产出的分形模型.该模型的实证分析表明:公路规模与经济产出之间具有广义的分形性质及分维数,反映了经济与公路运输系统性状的关系;在公路运输系统结构良好稳定的情况下,分维数应相对稳定,从发展趋势来看,分维数有提高的趋势;各省的公路发展不够均衡,从全国总体来看,公路运输系统还不能充分适应经济发展的要求.     

归湖韩江特大桥通航净宽尺度论证

为推进归湖韩江特大桥项目建设,根据工程实际情况,结合GB 50139—2004《内河通航标准》和交通部行业联合科技攻关项目(2003-335-343-42)成果,论证旁拖、斜交、横流、紊流等因素对特大桥通航净宽的影响,最终确定其通航净宽尺度。并为类似跨航道建筑物通航净宽设计提供实例参考和具体计算模型。     

政府约束下的双渠道再制造闭环供应链定价决策

基于双渠道销售—单渠道回收的再制造闭环供应链模式,根据政府和制造商之间的约束函数,讨论了政府约束下的双渠道再制造闭环供应链的定价决策问题。建立了三种情形下的决策模型并比较分析了决策效果,结果表明:再制造闭环供应链需要政府的积极参与和约束。政府无约束时,废旧产品的回收量最少,制造商和零售商利润最低。政府实施约束时,随着单位奖惩因子的增加,回收量不断增加,回收商和处理商的利润也逐渐增长。制造商和零售商合作决策是最优定价模型,此时的回收量最高,双方盈利也最大,比二者独立决策的效果更好,政府应积极引导制造商和零售商实现合作。     

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本文在经典的环形城市模型上,基于马尔科夫链建立解析的路边停车寻位模型。分别从系统和驾驶者两个角度,对寻位竞争队列进行描述,依据其马尔科夫特性,推导出停车寻位距离概率密度函数,发现传统的二项分布假设不能反映寻位车辆间的竞争车位行为,揭示了寻位车辆间的竞争是已有理论低估了停车难的原因之一。在数理分析基础上,提出环形城市路边停车仿真模型及算法,仿真结果验证了理论模型的结论,并发现车位被连续占用也是低估停车难问题的另一个主要原因。研究结果有助于加深对路边停车行为的认识,为制定相关车辆停车政策提供依据。     

既定服务水平下VMI供应链收益共享契约研究

随着市场竞争的加剧,供应链成员之间的协同作业变得越来越重要。作为一种协同机制,供应商管理库存(vendor-managed inventory,VMI)被广泛应用于各行业。本文考虑在既定的服务水平约束下,以单一供应商和单一零售商构成的两阶段VMI供应链系统为研究对象,分析了需求受价格和销售努力水平影响的VMI供应链收益共享契约的设计问题。最后,通过数值算例对契约的协调作用做了进一步阐释。研究表明:提出的契约能够实现VMI供应链的协调,并且在一定的收益共享比例范围内,供应商可以通过调整批发价格实现供应链利润在供应商和零售商之间的灵活分配。     

基于耦合通信链的海洋监测传感器网络技术

为实现实时可靠的海洋环境监测,需要采用高效可靠的传感器网络技术,然而当前的传感器网络主要采用单一通信手段组成通信链,使得传感器网络的稳定性和可靠性难以适应海洋环境的严苛要求。为解决以上问题,本文提出一种基于耦合通信链的海洋监测传感器网络,与传统海洋传感器网络不同,其将有线链路和无线链路有机耦合,为传感器数据的传递和处理提供冗余链路和多种选择,提高了传感器网络在海上环境中使用时的可靠性。     

基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别

研究舰船的损伤识别对于保障船舶在海面上安全航行具有重要意义。本文提出基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别算法,充分考虑小波变换的多尺度细化特性,对获取到的舰船图像进行小波变换和分形计算。通过实验验证了该算法的区分度好,差异性大,可靠性强,有利于利用神经网络进行损失识别。